In this paper, we present a new method for classifying object using LVQ (Learning Vector Quantization) with flexible output layer. The proposed LVQ is a supervised learning method that dynamically generates output neurons and initializes automatically the weight vectors from training patterns. If the classes of the nearest output neuron is different from the class of the training pattern, a new output neuron is created and the given training pattern is used to initialize the weight vector of the created neuron. The proposed method is significantly different from the previous competitive learning algorithms in the point that the output neurons are dynamically generated during the learning process.
In this paper, were developed the 3 axes attitude control sensor system to control and monitoring the moving object. The proposed sensor system has been studied in Japan, America for a year ago. But it is high expensive and has a difficulty in application. To overcome these problems, proposed the 3 axes attitude control sensor system is low cost and easily applied. Proposed sensor system is equipped with the 3 gyro sensors, 2 tilt sensors and 3 MR sensors using 80C51 microprocessor for signal processing. It's output value transmit at long distance using RS232 serial communication protocol. We expect this system shall have a good performances in many applications of control and monitoring the moving object.
사물 통신과 멀티미디어 협동 작업 환경의 필요성을 기술하고, 그 기반 하에 사물 통신 기반 화이트보드에서의 오류 처리에 대해서 제안하였다. 본 정보의 수집 및 활용 관계가 사람 대 사람에서 사람 대 사물의 관계, 사물 대 사물의 관계로 변화되어 사물 간 상호 정보 교환 및 제어 시스템을 통해 사물이 자율적으로 관리하는 형태로 진화되고 있다. 본 논문은 사물형 지능 통신 기반의 멀티미디어 공동 작업 환경을 위한 화이트보드와 오류 제어에 대해서 기술한다.
This paper is concerned with the theroretical and experimental study on the force control of a miniature robotic finger that grasps an object at three other positions with the fingertip. The artificial finger is uniform flexible cantilever beam equipped with a distributed set of compact grasping force secnsors. Control action is applied by a qiexoceramic bimorph strip placed at the base of the finger. The mathematical model of the assembled electro-mechanical system is developed. The distributed sensors are described by a set of concentrated mass-spring system. The formulated equations of motion are then applied to a control problem which the finger is commanded to grasp an object The PID-controller is introduced to drive the finger. The usefulness of the proposed control technique is verified by simulation and experiment.
본 논문에서는 영역기반의 MAD(Mean Absolute Difference) 알고리즘과 변형된 PID(Proportional Integral Derivative) 기반의 팬/틸트 제어기를 이용하여 적응적인 스테레오 물체추적을 수행함으로써 물체추적 시스템의 오류검출 및 안정도를 분석하였다. 즉 순차적인 스테레오 입력영상에 영역기반의 MAD 알고리즘과 스테레오 카메라의 기하학적 정보를 이용하여 좌, 우측 표적물체의 위치정보를 추출해 낸 다음, 이 값으로 변형된 PID 제어기에 사용하여 잡음들이 존재하는 환경에서도 스테레오 카메라의 팬/틸트를 효과적으로 제어할 수 있었다. 따라서 본 논문에서 제시된 알고리즘을 이용할 경우 3D 로봇비전과 같은 정밀시스템에서 이동하는 추적물체에 대한 적응적인 제어와 실질적인 로봇 시각 시스템의 구현 가능성을 확인하였다.
객체기반 동영상 부호화에서 고정 비트율을 얻도록 하는 율제어기는 채널의 비트율원하는 화질 객체간 분배 텍스쳐 및 형상간 관계 프레임스킵 결정 등에 적응성을 부여하기 위한 중요한 요소이다 따라서 이 논문에서는 울제어에 이용되는내용기반 제어기를 제안한다 이것은 이차 율제어 모델을 이용하는 MPEG-4 기법을 확장한 것이다. 객체간 중요성을 분석하여 VOP로 나뉘어지고 객체기반 모델링에 의해 비트가 할당된다, 중요성을 팍악하기 위해 시험 영상ㅇ을 비전문가에게 관측토록 하여 관심영역 VOP를 분석하였다 이에 의해 초기 목표치가 구해지고 오버플로우나 언더플로우를 방지하기 위해 전체 목표치를 설정한다. 객체간 목표치 분배는 움직임벡터 크기 객체의 크기 이전 프레임의 왜곡 등을 반영하는 통계적 특성에 따라 이루어짐과 동시에 객체의 중요성에 따라 분배하는 기법을 제안한다 제안한 기법을 MPEG-4 VM8 부호기에 사용된것과 비교한다.
자율주행 환경은 실시간으로 상황이 급변하기 때문에 동적 객체인식 알고리즘이 반드시 필요하다. 또한, 자율주행자동차에 내장된 센서와 제어모듈이 증가하면서 중앙제어장치의 부하가 급격히 증가하고 있다. 중앙제어장치의 부하를 줄이기 위해서 단일 센서에서 출력되는 데이터의 최적화가 필요하다. 본 연구는 라이다에 탑재된 임베디드 프로세서를 기반으로 한 동적 객체인식 알고리즘을 제안한다. 라이다에서 출력되는 포인트클라우드 기반 객체인식을 위한 오픈소스들이 존재하지만, 대부분 고성능 프로세서를 요구한다. 라이다에 탑재된 임베디드 프로세서는 리소스 제약 때문에 기능 구현을 위한 최적화 된 아케텍처가 반드시 필요하다. 본 연구에서는 자율주행자동차를 위한 라이다 임베디드 프로세서 기반 동적 객체인식 아키텍처를 설계하고, 포인트클라우드 크기와 객체인식 처리 지연시간의 상관관계를 분석하였다. 제안하는 객체인식 아키텍처는 포인트클라우드 크기가 증가함에 따라 객체인식 처리 지연시간이 증가하였고, 특정한 지점에서 프로세서의 과부하가 발생하여 포인트를 처리하지 못하는 현상이 발생하였다.
최근 들어 4차산업 연관기술인 사이버물리시스템(CPS) 구축을 위해 물리 모델과 제어회로 시뮬레이션을 위한 가상 제어시스템 구축 작업이 다양한 산업 분야에서 요구가 점점 증가하고 있다. 전자 문서화 되지 않은 문서들에 대한 직접입력을 통한 변환은 시간과 비용이 많이 소모된다. 이를 위해 이미 출력된 대량의 도면을 인공지능을 이용한 객체 인식을 통해 디지털화 작업은 매우 중요하다고 할 수 있다. 본 논문에서는 도면내 객체를 정확하게 인식하고 이를 다양한 응용에 활용할 수 있도록 하기 위하여 도면내 객체의 특징을 분석하여 인공지능을 활용한 인식 기법을 제안하였다. 객체 인식의 성능을 높이기 위하여 객체별 인식 후 그 정보를 저장하는 중간 파일을 생성하게 하였다. 그리고 인식 결과를 도면에서 삭제하여 다음 인식 대상의 인식률을 향상시켰다. 그리고 그 인식 결과를 표준화 포맷 문서로 저장하여 이를 제어시스템의 다양한 분야에 활용할 수 있도록 하였다. 본 논문에서 제안한 기법의 우수한 성능은 위해 실험을 통해 확인할 수 있었다.
In this paper, we propose an algorithm for planning an optimal path to capture a moving object by a mobile robot in real-time. The direction and rotational angular velocity of the moving object are estimated using the Kalman filter, a state estimator. It is demonstrated that the moving object is tracked by using a 2-DOF active camera mounted on the mobile robot and then captured by a mobile manipulator. The optimal path to capture the moving object is dependent on the initial conditions of the mobile robot, and the real-time planning of the robot trajectory is definitely required for the successful capturing of the moving object. Therefore the algorithm that determines the optimal path to capture a moving object depending on the initial conditions of the mobile robot and the conditions of a moving object is proposed in this paper. For real-time implementation, the optimal representative blocks have been utilized for the experiments to show the effectiveness of the proposed algorithm.
In this paper, we propose an algorithm for planning an optimal path to capture a moving object by a mobile robot in real-time. The direction and rotational angular velocity of the moving object are estimated using the Kalman filter, a state estimator. It is demonstrated that the moving object is tracked by using a 2-DOF active camera mounted on the mobile robot and then captured by a mobile manipulator. The optimal path to capture the moving object is dependent on the initial conditions of the mobile robot, and the real-time planning of the robot trajectory is definitely required for the successful capturing of the moving object. Therefore the algorithm that determines the optimal path to capture a moving object depending on the initial conditions of the mobile robot and the conditions of a moving object is proposed in this paper. For real-time implementation, the optimal representative blocks have been utilized for the experiments to show the effectiveness of the proposed algorithm.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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